二維經(jīng)驗模式分解及其在圖像處理中的應用.pdf

1、經(jīng)驗模式分解(EMD)是1998年Huang提出的一種全新的信號處理方法,它從根本上改變了傳統(tǒng)Fourier變換和小波變換的思想,實現(xiàn)了信號的多尺度分解,在非線性、非平穩(wěn)信號處理方面具有良好的性能。二維經(jīng)驗模式分解(BEMD)作為一維EMD的延伸和擴展,在二維信號處理領域已經(jīng)得到了廣泛的應用,由于二維信號的復雜性,BEMD方法還存在一些問題有待解決。
　　 本文對一維EMD的分解過程進行了詳細的論述和介紹,分析了一維EMD中的常

2、見問題,闡述了一維EMD的時頻分析理論,給出了一維EMD方法的具體應用。
　　 本文重點介紹了BEMD的分解原理和實現(xiàn)過程,討論了BEMD分解算法中幾個關鍵步驟的實現(xiàn)。對8鄰域比較法和形態(tài)學重構法兩種圖像極值點提取方法進行了比較和分析。在包絡曲面擬合方面,實現(xiàn)了基于Delaunay三角剖分和基于徑向基函數(shù)的兩種插值方法。本文采用鏡像延拓的方法解決BEMD分解過程中存在的邊界問題。關于篩分停止條件,本文提出了一種基于包絡均值閾值和

3、極值點差值閾值的方法來對BEMD的篩分停止條件進行約束,最后實現(xiàn)了兩種BEMD方法對Lena圖像的分解。
　　 本文在改進BEMD分解算法的基礎上,將其應用在圖像處理方面。提出了一種基于IMF閾值函數(shù)的去噪方法,避免了傳統(tǒng)BEMD方法強制去除高頻分量使得圖像邊緣模糊的缺點,實驗驗證了該方法具有較好的效果。最后,將BEMD應用在圖像邊緣特征提取方面,將分解出的各層IMF分量逐層進行邊緣特征提取,最后集合匯總輸出圖像邊緣特征,與傳統(tǒng)